{"id":12370,"date":"2025-08-19T14:29:50","date_gmt":"2025-08-19T17:29:50","guid":{"rendered":"https:\/\/ptbr.idor.org\/ferramenta-de-inteligencia-artificial-otimiza-diagnostico-de-doencas-a-partir-da-analise-de-biopsias\/"},"modified":"2025-08-19T14:29:50","modified_gmt":"2025-08-19T17:29:50","slug":"ferramenta-de-inteligencia-artificial-otimiza-diagnostico-de-doencas-a-partir-da-analise-de-biopsias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rededorsaoluiz.com.br\/instituto\/idor\/ferramenta-de-inteligencia-artificial-otimiza-diagnostico-de-doencas-a-partir-da-analise-de-biopsias\/","title":{"rendered":"Ferramenta de intelig\u00eancia artificial otimiza diagn\u00f3stico de doen\u00e7as a partir da an\u00e1lise de bi\u00f3psias"},"content":{"rendered":"<p><em>Plataforma treinada com supervis\u00e3o humana \u00e9 capaz de segmentar tecidos tumorais e prever progn\u00f3stico em casos de melanoma&nbsp;<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<br \/>\nA uni\u00e3o entre intelig\u00eancia artificial e colabora\u00e7\u00e3o humana est\u00e1 transformando a an\u00e1lise de tecidos (anatomopatol\u00f3gicas) obtidos por bi\u00f3psias ou extra\u00eddos de pe\u00e7as cir\u00fargicas. Um estudo <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41467-024-55780-z\">publicado na revista <i>Nature Communications<\/i><\/a>, que contou com participa\u00e7\u00e3o do Instituto D\u2019Or de Pesquisa e Ensino (IDOR), apresentou uma plataforma colaborativa inovadora que permite segmentar imagens digitais de tecidos com alta precis\u00e3o \u2014 mesmo com poucos dados manuais \u2014 e identificar marcadores relacionados ao progn\u00f3stico de pacientes com melanoma, um tipo de c\u00e2ncer de pele. O estudo contou com a participa\u00e7\u00e3o da Dra. Lidiane Vieira Marins, m\u00e9dica patologista da Rede D\u2019Or e pesquisadora do IDOR, representando o Brasil entre os autores.&nbsp;<\/p>\n<p>A an\u00e1lise histol\u00f3gica de tecidos tumorais \u00e9 uma etapa essencial no diagn\u00f3stico e tratamento de diversos tipos de c\u00e2ncer. O processo depende da interpreta\u00e7\u00e3o de imagens realizadas por patologistas, que analisam manualmente l\u00e2minas coradas com hematoxilina e eosina (H&amp;E). Com a possibilidade de digitalizar as imagens dessas l\u00e2minas e o avan\u00e7o da intelig\u00eancia artificial, novas possibilidades emergem para automatizar e padronizar essa an\u00e1lise. Mas treinar algoritmos robustos exige enormes volumes de dados anotados por especialistas, um processo custoso e demorado.&nbsp;<\/p>\n<p>Para superar essa limita\u00e7\u00e3o, pesquisadores desenvolveram o <a href=\"https:\/\/www.pathologyreports.ai\/\"><b>PHARAOH <\/b>(<i>PHenotyping and Regional Analysis Of Histology<\/i>)<\/a>, uma plataforma interativa e gratuita para an\u00e1lise computacional de tecidos histol\u00f3gicos. A ferramenta utiliza modelos de Deep Learning a partir de anota\u00e7\u00f5es menos detalhadas e fornecidas por poucos casos, mas suficientes para extrair padr\u00f5es cl\u00ednicos e biol\u00f3gicos relevantes em larga escala.&nbsp;<\/p>\n<p>O estudo demonstrou que, com apenas sete amostras iniciais de melanoma cut\u00e2neo, o PHARAOH conseguiu identificar e classificar regi\u00f5es tumorais e adjacentes com alta precis\u00e3o, criando um banco de mais de 23 mil imagens anotadas automaticamente. A partir dessas imagens, os pesquisadores treinaram uma rede neural convolucional (CNN) para segmentar les\u00f5es tumorais em outros pacientes. Esse tipo de algoritmo \u00e9 voltado para o reconhecimento de padr\u00f5es, sendo ideal para o reconhecimento e processamento de imagens.&nbsp;<\/p>\n<p>O diferencial da plataforma est\u00e1 na combina\u00e7\u00e3o entre automa\u00e7\u00e3o e interven\u00e7\u00e3o humana pontual. O processo come\u00e7a com a divis\u00e3o das imagens completas em pequenos fragmentos, chamados de <i>tiles<\/i>. Esses <i>tiles<\/i> s\u00e3o peda\u00e7os menores da imagem histol\u00f3gica (por exemplo, de uma l\u00e2mina de tecido), o que facilita a an\u00e1lise.&nbsp;<\/p>\n<p>Depois disso, o sistema agrupa esses fragmentos com base em similaridades morfol\u00f3gicas. Ou seja, fragmentos que &#8220;se parecem&#8221; entre si em termos de cor, forma, textura ou padr\u00f5es celulares s\u00e3o colocados juntos de forma autom\u00e1tica pelo sistema, usando algoritmos de agrupamento n\u00e3o supervisionado.&nbsp;<\/p>\n<p>Em vez de ter que rotular <i>cada<\/i> fragmento individualmente, o especialista analisa esses grupos j\u00e1 formados e fornece um r\u00f3tulo para o grupo como um todo. Essas defini\u00e7\u00f5es avaliadas por humanos s\u00e3o ent\u00e3o usadas para treinar um modelo de aprendizado de m\u00e1quina personalizado, que aprende a reconhecer automaticamente os padr\u00f5es associados a cada r\u00f3tulo com base nas amostras fornecidas, e que pode ser continuamente refinado pelos especialistas.&nbsp;<\/p>\n<p>\u201cEmbora o melanoma tenha sido usado como exemplo inicial, a plataforma foi aplicada com sucesso em outros tipos de c\u00e2ncer, demonstrando potencial para uso amplo na patologia digital. Al\u00e9m de apoiar o diagn\u00f3stico, a plataforma auxilia na predi\u00e7\u00e3o de desfechos cl\u00ednicos e na identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es morfol\u00f3gicos com relev\u00e2ncia biol\u00f3gica\u201d, acrescenta a autora Dra. Lidiane Vieira Marins.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n<p>Segundo o artigo, o PHARAOH foi pensado como uma enciclop\u00e9dia colaborativa de modelos de patologia computacional, qualquer pesquisador pode enviar imagens, treinar modelos e compartilhar os resultados com a comunidade cient\u00edfica. A plataforma j\u00e1 oferece recursos integrados para segmenta\u00e7\u00e3o de tecidos, fenotipagem celular e exporta\u00e7\u00e3o de regi\u00f5es de interesse para an\u00e1lises em ferramentas externas.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h6><b>Testando a ferramenta para o estudo<\/b>&nbsp;<\/h6>\n<p>Para testar a relev\u00e2ncia cl\u00ednica do PHARAOH, os pesquisadores calcularam um escore de infiltra\u00e7\u00e3o de linf\u00f3citos tumorais (TILs) (c\u00e9lulas do sistema imune presentes nas bordas dos tumores) em 385 amostra dispon\u00edveis para an\u00e1lise no&nbsp; banco de dados. A maior presen\u00e7a dessas c\u00e9lulas se associou a um tempo de sobrevida mediana significativamente maior (109 meses) em compara\u00e7\u00e3o aos pacientes com menor infiltra\u00e7\u00e3o (66 meses). Esse achado refor\u00e7a o valor progn\u00f3stico dos TILs e mostra que a plataforma pode captar sinais com relev\u00e2ncia biol\u00f3gica a partir de imagens.&nbsp;<\/p>\n<p>O sistema mostrou desempenho semelhante ao de m\u00e9todos de leitura manual com uso de marcadores imunoistoqu\u00edmicos, com altos \u00edndices de concord\u00e2ncia na segmenta\u00e7\u00e3o de tecidos, indicando que a plataforma pode ser uma alternativa confi\u00e1vel para acelerar pesquisas histol\u00f3gicas sem comprometer a precis\u00e3o.&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h6><b>Forma\u00e7\u00e3o para inovar com ci\u00eancia de dados na sa\u00fade<\/b>&nbsp;<\/h6>\n<p>O desenvolvimento de plataformas inteligentes que combinam automa\u00e7\u00e3o e interven\u00e7\u00e3o humana, como a descrita neste estudo, evidencia o potencial transformador da ci\u00eancia de dados na pr\u00e1tica cl\u00ednica e na pesquisa biom\u00e9dica. Para atuar nesse cen\u00e1rio de inova\u00e7\u00e3o, \u00e9 essencial ter uma forma\u00e7\u00e3o s\u00f3lida em estat\u00edstica, programa\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise computacional, compet\u00eancias cada vez mais demandadas no setor da sa\u00fade.&nbsp;<\/p>\n<p>Com uma abordagem pr\u00e1tica e aplicada, o nosso curso de<b> Ci\u00eancia de Dados Aplicada \u00e0 Sa\u00fade<\/b> capacitar\u00e1 profissionais a resolver problemas reais utilizando t\u00e9cnicas modernas de ci\u00eancia de dados, incluindo machine learning e deep learning.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n<p>Voltado a quem deseja integrar tecnologia e sa\u00fade de forma cr\u00edtica e criativa, o curso oferece desde os fundamentos te\u00f3ricos at\u00e9 a execu\u00e7\u00e3o de projetos completos, ensinando o aluno a aliar o poder computacional \u00e0 expertise humana, um diferencial essencial na constru\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es eficazes para os desafios contempor\u00e2neos da medicina baseada em dados.&nbsp;<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.rededorsaoluiz.com.br\/instituto\/idor\/cursos\/pos-graduacao-ciencia-de-dados-aplicada-a-saude\/\">Saiba mais sobre o curso e inscreva-se!<\/a>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Plataforma treinada com supervis\u00e3o humana \u00e9 capaz de segmentar tecidos tumorais e prever progn\u00f3stico em casos de melanoma<\/p>\n","protected":false},"author":0,"featured_media":12371,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[191,190],"tags":[],"class_list":["post-12370","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-novidades","category-pesquisa"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.6 - 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